計算機應(yīng)用基礎(chǔ)教學(xué)定量分析研究

［摘 要］為了研究計算機應(yīng)用基礎(chǔ)課程分類分層和模塊化教學(xué)的質(zhì)量，文章使用定量分析原理分析學(xué)生期末考試的各模塊成績、平時表現(xiàn)成績、學(xué)生所學(xué)專業(yè)等屬性數(shù)據(jù)，得到以下結(jié)果：（1）相關(guān)性分析，文件操作模塊學(xué)習(xí)與 Word操作模塊、 Excel操作模塊、 PPT操作模塊的學(xué)習(xí)都有相關(guān)性，Word操作模塊學(xué)習(xí)與Excel操作和 PPT操作學(xué)習(xí)沒有相關(guān)性，PPT操作模塊學(xué)習(xí)與Excel操作模塊學(xué)習(xí)有相關(guān)性；（2）配對樣本t-檢驗，期末成績與平時成績及表現(xiàn)具有顯著性；（3）獨立樣本t-檢驗，不同課堂，學(xué)生考試成績分析，用 levene方差齊性檢驗，成績顯著性明顯；（4）獨立樣本t-檢驗，同一教師同一課堂授課，不同專業(yè)學(xué)生成績差異顯著性明顯。隨后分析了導(dǎo)致以上結(jié)果的可能原因，用于改進教師教學(xué)方式和學(xué)生的學(xué)習(xí)方法，提高師生教與學(xué)的能力。

［關(guān)鍵詞］計算機應(yīng)用基礎(chǔ)；教學(xué)效果；定量分析；SPSS

［中圖分類號］ G420 ［文獻標識碼］ A ［文章編號］ 2095-3437（2023）04-0025-03

一、研究背景

2021年全國有本科新生近431萬人，專科新生近539萬人（按當年參加高考1078萬人，本科錄取率近40%，專科含高職錄取率近50%計算），每個踏入大學(xué)校門的新生，都毫不例外地要學(xué)習(xí)計算機應(yīng)用基礎(chǔ)這門公共基礎(chǔ)課，有的高校也稱這門課程為大學(xué)計算機基礎(chǔ)。課程旨在培養(yǎng)和提高學(xué)生使用計算機的基本技能、實際操作能力及職業(yè)能力；培養(yǎng)學(xué)生對計算機課程的學(xué)習(xí)和研究興趣，使其能在各自的專業(yè)中借鑒、引入計算機科學(xué)中的一些理念、技術(shù)和方法，在一個較高的層次上使用計算機的應(yīng)用軟件，將其培養(yǎng)成具有創(chuàng)新精神和實踐能力的應(yīng)用型人才。因此，對計算機應(yīng)用基礎(chǔ)這一必修課程教學(xué)效果的研究，具有極高的現(xiàn)實意義和社會價值。

王文娟通過分析計算機應(yīng)用基礎(chǔ)的教學(xué)現(xiàn)狀，提出模塊化的教學(xué)可以提高學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性[1]。有學(xué)者根據(jù)不同生源地和不同專業(yè)學(xué)生的能力，以及學(xué)生專業(yè)和個人多樣性需求，提出對一般學(xué)生進行基本的計算機基礎(chǔ)教學(xué)，對計算機能力強的學(xué)生進行提高和分層式教學(xué)，通過分類分層及項目制結(jié)合等方式開展大學(xué)計算機基礎(chǔ)教學(xué)[2-4]。上述方法越來越多地應(yīng)用于計算機基礎(chǔ)課程實踐教學(xué)中，被廣大高校師生所接受。但是，很少有人研究模塊教學(xué)類分層教學(xué)各知識單元之間的聯(lián)系，以及這些聯(lián)系對課程教學(xué)的作用和影響。陳一飛運用統(tǒng)計學(xué)原理對應(yīng)用有機化學(xué)課程期末考試試卷進行了定量分析，得出了重要結(jié)論，對今后提高教學(xué)質(zhì)量提供了理論引導(dǎo)作用[5]。也有學(xué)者通過定量或統(tǒng)計的方法研究了一些課程教學(xué)效果，并分析了原因[6-8]。但是大多研究都是從過程推導(dǎo)結(jié)果，沒有明確的研究目標。張敬東等強調(diào)了試卷分析的重要性，但是沒有將平時表現(xiàn)和成績與試卷綜合起來分析[9]。本文將通過計算機應(yīng)用基礎(chǔ)課程期末考試四個模塊的試卷分析，結(jié)合學(xué)生的平時表現(xiàn)和成績，以及專業(yè)、上課班級來源等信息，研究以下四個問題：一是學(xué)生對四個模塊部分知識的學(xué)習(xí)是否存在相關(guān)性；二是課程成績和平時表現(xiàn)（平時成績）的關(guān)系是否顯著；三是同一教師授課，不同課堂，是否存在學(xué)生成績差異性；四是同一教師授課，同一課堂，不同專業(yè)，是否存在學(xué)生成績差異性。通過分析結(jié)果和原因，提高師生的教與學(xué)的能力。

二、數(shù)據(jù)與方法

（一）數(shù)據(jù)介紹

本文分析數(shù)據(jù)來源于廣西某本科高校三年的計算機應(yīng)用基礎(chǔ)課程總成績情況，數(shù)據(jù)包括12個班的期末總成績，開課時間是2020—2022年。SPSS實驗用到2021年4個班級學(xué)生的數(shù)據(jù)，兩個英語專業(yè)班級，一個藝術(shù)設(shè)計專業(yè)班級，一個漢語言文學(xué)專業(yè)班級。課程的總成績=期末考試成績×50%+平時成績×50%。計算機應(yīng)用基礎(chǔ)課程期末考試采用計算機實踐操作的方式，考試試卷包括四個方面的內(nèi)容：（1）File Operation（文件操作題），滿分15分；（2）Word Operation（Word操作題），滿分30分；（3）Excel Operation（Excel操作題），滿分30分；（4）PPT Operation（PPT操作題），滿分 25分。期末考試的成績總分是100分。平時成績采用百分制，主要由教師根據(jù)平時作業(yè)情況和課堂表現(xiàn)打分。

（二）數(shù)據(jù)處理步驟

1.將各個班的期末考試成績表合并到一個總表。

2.將平時成績添加到總表中，并計算課程成績。

3.數(shù)據(jù)預(yù)處理。用Python語言編程（或用SPSS自帶的功能）將缺失值補全，以及刪除無意義的數(shù)據(jù)。例如，將屬于轉(zhuǎn)班情況的31號和50號、70號刪除，將屬于異常無成績的48號和97號，用上一個學(xué)生的成績值填充（這個地方可以用所有成績的平均值填充，或者后一個學(xué)生的成績值填充）。

4.最后得到需要轉(zhuǎn)換到SPSS軟件中的Excel表。

（三）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換步驟

1.SPSS導(dǎo)入Excel數(shù)據(jù)。打開數(shù)據(jù)先看數(shù)據(jù)樣例，記住數(shù)據(jù)區(qū)域范圍，后面會用到。首行標題沒有影響，SPSS導(dǎo)入數(shù)據(jù)后，首行會以標題的形式進行導(dǎo)入。

2.數(shù)據(jù)導(dǎo)入成功后，需要修改變量名。必須符合SPSS對變量的規(guī)定，否則會報錯，無法進行下一步。

3.修改其他屬性。符合SPSS對數(shù)據(jù)處理的要求。

（四）數(shù)據(jù)分析方法

SPSS工具中可以用來解決本文四個問題的定量分析方法有相關(guān)性分析、t-檢驗、描述統(tǒng)計、殘差平方和（RSS）等。如何選擇方法，主要取決于變量之間的關(guān)系。通常，根據(jù)自變量和因變量按照值的連續(xù)性和離散性，可以選擇不同的分析方法，具體如表2所示。

定量分析的復(fù)相關(guān)性和單相關(guān)性方法可以分析出學(xué)生對四個模塊知識的學(xué)習(xí)是否存在相關(guān)性。定量分析的單相關(guān)性方法、配對樣本t-檢驗方法、RSS可以分析課程成績和平時表現(xiàn)（平時成績）的關(guān)系是否顯著。定量分析的獨立樣本t-檢驗方法可以分析同一教師授課、不同課堂或者不同專業(yè)是否存在成績差異性。

三、基于SPSS工具的定量分析

（一）復(fù)相關(guān)分析（見表3、表4）

（二）t檢驗（見表5）

四、結(jié)果與討論

第一，學(xué)生對四個部分知識的學(xué)習(xí)是否存在相關(guān)性。從表3和表4可知，F(xiàn)ile Operation與Word Oper?ation、 Excel Operation、 PPT Operation 的sig值都有顯著關(guān)聯(lián)，說明文件操作是學(xué)習(xí)其他操作的基礎(chǔ)；Word 操作與Excel操作和 PPT操作的sig值沒有相關(guān)性，說明Word學(xué)習(xí)和其他兩者的學(xué)習(xí)是獨立的；PPT Operation與Excel Operation的sig值有明顯相關(guān)性，說明可能學(xué)生只有考好Excel模塊，才有時間和能力去完成PPT模塊。

第二，課程成績和平時表現(xiàn)（平時成績）的關(guān)系是否顯著。配對樣本t-檢驗表明，課程成績和平時表現(xiàn)（平時成績）具有相關(guān)性，說明平時表現(xiàn)好的同學(xué)，期末考試的成績也好。

第三，同一教師授課，不同課堂，帶來的學(xué)生成績差異性，分析教師課堂表現(xiàn)差異所帶來的學(xué)生學(xué)習(xí)效果不同的原因，提高教師教學(xué)能力。獨立樣本t-檢驗表明，不同課堂，考試成績分析。 levene方差齊性檢驗，sig值顯著性明顯，說明兩個班教學(xué)效果相差顯著，授課方式有待改進。

第四，同一教師授課，不同專業(yè)成績的差異性，分析學(xué)生的差異性，改進教學(xué)方式，提高師生教與學(xué)的能力。獨立樣本t-檢驗表明，不同專業(yè)班級，考試成績分析。sig值顯著性明顯，說明不同專業(yè)學(xué)生的學(xué)習(xí)接受能力和學(xué)習(xí)效果有差異，分類分層教學(xué)改革符合不同專業(yè)學(xué)生學(xué)習(xí)計算機基礎(chǔ)的需要。

［ 參 考 文 獻 ］

[1] 王文娟.基于模塊化教學(xué)的計算機應(yīng)用基礎(chǔ)教學(xué)研究[J].現(xiàn)代職業(yè)教育，2018，137（35）： 102-103.

[2] 高洪皓，卞敏捷，高玨，等.基于分類分層和項目制結(jié)合的大學(xué)計算機基礎(chǔ)教學(xué)模式探索[J].當代教育理論與實踐，2018，10（6）：29-33.

[3] 蔡宏果，黃名選.高校非計算機專業(yè)人才培養(yǎng)的大計算機科學(xué)教育的思考[J].廣西教育學(xué)院學(xué)報，2013（6）：175-178.

[4] 彭強，張淮澤.高職醫(yī)學(xué)類專業(yè)計算機基礎(chǔ)教育改革的實踐探究[J].現(xiàn)代職業(yè)教育，2019，149（11）：90-91.

[5] 陳一飛.運用統(tǒng)計方法做好試卷成績定量分析提高教學(xué)質(zhì)量評價[J].廣東化工，2015，42（17）：217-218.

[6] 劉宏達，彭嘉琪.思想政治教育大數(shù)據(jù)定量分析方法的內(nèi)涵、特征及實施策略[J].學(xué)校黨建與思想教育，2020（3）：22-26.

[7] 楊昆，夏一行，姚金良，等.C語言程序設(shè)計的翻轉(zhuǎn)教學(xué)效果研究[J].計算機時代，2022（8）：97-100.

[8] 李富生.學(xué)業(yè)水平考試背景下計算機應(yīng)用基礎(chǔ)課程教學(xué)研究[J].試題與研究，2022（24）：38-40.

[9] 張敬東，閆紅，李付學(xué).淺談試卷分析的重要性和意義[J].課程教育研究，2016（35）：24.

［責任編輯：雷 艷］